Tekniker hat sich auf die Entwicklung von Technologie-Lösungen unter anderem für Automatisierung, Industrierobotik sowie Sensorik spezialisiert. Das Unternehmen bedient Branchen wie Luft- und Raumfahrt, die Automobilindustrie oder den Maschinen- und Anlagenbau. Zu den Kunden zählt auch die CIKAUTXO-Gruppe, ein spanischer Hersteller von schwingungsdämpfenden und flüssigkeitsleitenden Komponenten für die Automobilindustrie. Im Auftrag des Unternehmens hat Tekniker ein bildverarbeitungsgesteuertes Robotersystem entwickelt, mit dem sich Bauteile im Rahmen von industriellen Produktionsprozessen automatisiert palettieren lassen. Dabei entnehmen die Roboter ungeordnet liegende Komponenten aus einer Box und legen sie anschließend geordnet in einem Behälter ab, der speziell auf die geometrischen Merkmale der Teile abgestimmt ist. So stehen sie dann zur weiteren Verarbeitung im Fertigungs-Workflow bereit.

Das vollautomatisierte Teilegreifen von Robotern ist eine große technische Herausforderung. Eine besondere Schwierigkeit liegt darin, dass dem Roboter die Bauteile nicht immer geordnet, sondern unsortiert und sogar übereinander liegend angeliefert werden. Dies führt dazu, dass Menschen doch häufig eingreifen müssen.

Durch Prozessautomatisierung Mitarbeiter entlasten

»Bislang wurde die Palettierung der Teile rein manuell durchgeführt. Unser Ziel war es, diesen Prozess durchgängig zu automatisieren, um ihn zu beschleunigen, die Produktivität zu steigern und Kosten einzusparen. Zudem sollten unsere Arbeitskräfte von monotonen, ergonomisch nicht sinnvollen Tätigkeiten entlastet werden, damit sie sich anspruchsvolleren Aufgaben widmen können«, erklärt Kepa Laka, Bereichsleiter Automatisierung und Robotik bei CIKAUTXO. Zur Umsetzung der Prozessautomatisierung bestand eine Möglichkeit darin, ein mechatronisches System zu implementieren. Dieser Ansatz bietet jedoch ein geringes Maß an Flexibilität und Zuverlässigkeit und erzeugt obendrein eine starke Lärmbelastung. Daher entschieden sich die Verantwortlichen bei Tekniker für den Einsatz einer Lösung auf Basis von industrieller Bildverarbeitung.

Der Systemaufbau besteht aus zwei Industrierobotern von Kuka, einem 3D-Scanner von Photoneo, einer 3D-Tiefenkamera von Intel, einem PC, auf dem die Bildverarbeitungssoftware 'Halcon' von MVTec läuft, sowie einer Simatic-SPS von Siemens zur Steuerung der Zelle. Dabei entnimmt zunächst einer der Roboter mittels eines magnetischen Multifunktionsgreifers die gestanzten Teile in großen Mengen aus dem Eingangsbehälter und legt sie auf zwei Förderbändern ab. Die Entnahme wird gestoppt, sobald auf beiden Bändern ein bestimmtes Volumen an Teilen erreicht ist. Die Berechnung des Volumens erfolgt anhand der von der Tiefenkamera gelieferten Tiefendaten und des maßgeschneiderten Halcon-Algorithmus, der 2D- und 3D-Vision-Tools kombiniert. Die Bildverarbeitungssoftware auf dem PC verarbeitet dabei auch kontinuierlich die Daten aus dem 3D-Scanner und liefert die Lage und Position der auf dem Förderband am besten zu greifenden Teile an die Roboter.

Der zweite Roboter beginnt mit diesen Daten bereits, die Teile von den Förderbändern zu greifen und ebenfalls mithilfe von 3D-Vision so auszurichten, dass er sie geordnet in zwei Zielbehälter einsortieren kann. Nachdem der erste Roboter die Entnahme aus dem Eingangsbehälter stoppt, ‚hilft‘ er dem zweiten: Er greift ebenso Teile vom Förderband, richtet diese aus und ordnet sie in die Zielbehälter ein. Dies funktioniert mit einer Geschwindigkeit von acht Sekunden pro Teil. Im Zielbehälter müssen die Bauteile mit der Vorderseite nach oben sowie mit einer Toleranz von 0,5 mm in Führungsstangen eingefügt werden. Sollte das gegriffene Teil nach unten zeigen, wird es erst in eine Drehvorrichtung gelegt, um es in der richtigen Position wieder aufzunehmen.

Ungeordnet liegende Teile präzise lokalisieren

Die Punktewolke in der Bildverarbeitungssoftware stellt die verschiedenen gefundenen Bauteile (in Blau), das am besten zu greifende Bauteil (in Rot) und das zweitbeste zu greifende Bauteil (in Grün) dar. Der Greifer des Roboters in Weiß.

© Tekniker

Die besondere Herausforderung in diesem Setup besteht darin, dass die Roboter die Positionen und Ausrichtungen von Bauteilen im 3D-Raum präzise erkennen, um sie sicher greifen und wieder ablegen zu können. »Zur Umsetzung dieser Anforderung haben wir die Software Smartpicking entwickelt und in die Gesamtlösung integriert. Die Software ist in der Lage, Objekte durch die Analyse von 3D-Daten und unter Verwendung des Oberflächenmodells und der entsprechenden Geometrieinformationen exakt zu identifizieren. Herzstück der Smartpickin-Lösung bildet die Bildverarbeitungssoftware MVTec Halcon. Sie liefert ausgefeilte Algorithmen und Werkzeuge, um die chaotisch auf dem Förderband liegenden Teile präzise zu lokalisieren und die Koordinaten des Entnahmepunkts an die Roboter zu übermitteln«, erklärt Jorge Molina, Entwickler für intelligente und autonome Systeme bei Tekniker.

Konkret kommen dabei klassische, 3D-basierte Bildverarbeitungsverfahren zum Einsatz. Dazu zählt in erster Linie das Feature ‚Surface-based Matching‘, das in Halcon integriert ist. Die Technologie nutzt Daten aus 3D-Punktwolken, die vom 3D-Scanner aufgenommen werden. Die Daten werden mit verschiedenen Filtern und Vorverarbeitungsoperatoren weiterverarbeitet, um die Lagebestimmung der Teile zu verbessern. Dies ermöglicht eine robuste Positionsbestimmung der Objekte – unabhängig von der Beschaffenheit der Oberfläche. Die Roboter können nun die Teile und deren genaue Lage erkennen und zielsicher greifen. Dies funktioniert bei einer großen Bandbreite verschiedenster Bauteile, wie sie in industriellen Produktionsprozessen vorkommen, so dass auch bei deformierten oder glatten Oberflächen ohne markante Kanten, die in herkömmlichen Bildern keine signifikanten Grauwert-Unterschiede zeigen, eine verlässliche Lagebestimmung gewährleistet ist. Hinzu kommt, dass die Roboter für einen sicheren Greifprozess auch die relative Position der 3D-Kamera in Beziehung zum jeweiligen Objekt exakt in ihrem Koordinatensystem ermitteln können müssen. Hierfür wird mithilfe von Halcon eine sogenannte Hand-Augen-Kalibrierung, zum Beispiel mit einer zugehörigen Kalibrierplatte, durchgeführt. Diese Kalibrierung ist unumgänglich, um den Bezug zwischen Kamera, Roboter und den zu greifenden Teilen herzustellen. Der Roboter ‚weiß‘ erst dadurch, wo genau sich sein Greifer im Verhältnis zum zu greifenden Objekt befindet – wohin er ihn also bewegen muss, um nicht ins Leere zu greifen.

Kollisionen vermeiden

Mit dem in der Tekniker Software enthaltenen Editor kann definiert werden, an welcher Stelle das Bauteil vom Roboter gegriffen werden soll.

© Tekniker

Neben der Erkennung und Positionsbestimmung der zu greifenden Teile müssen während des gesamten Pick-and-Place-Workflows mögliche Kollisionen zwischen den Roboterarmen und einzelnen Objekten (wie Bauteilen oder Behälter) vermieden werden. Hierbei unterstützt die in Halcon integrierte Technologie ‚3D Object Processing, mit der sich diejenigen Teile ermitteln lassen, die günstig auf dem Fließband liegen und damit zunächst kollisionsfrei gegriffen werden können. Auf Basis dieser ersten Auswahl bestimmt die Software dann anhand verschiedener Entscheidungskriterien – wie Höhe und Ausrichtung der Teile oder Position des Greifpunkts – den optimalen Kandidaten und gibt die Koordinaten seiner Position an den Roboter zurück. So kann dieser den nächsten Greifprozess sicher ausführen.

Durch den kontrollierten Ablauf lässt sich die Entnahme der Komponenten so steuern, dass Kollisionen und damit Störungen des Workflows verhindert werden. Zudem erkennt die Software das verbleibende Fassungsvermögen des Zielbehälters. Hierfür berechnen Operatoren präzise dessen Volumen. Anhand eines vorher definierten Schwellenwerts lässt sich festlegen, ob dem Behälter noch weitere Teile zugeführt werden können.

Der Artikel entstand nach Vorlagen von MVTec.